在matlab下用直方图均衡算法处理后图像显示全黑

如题所述

第1个回答  2008-09-02
要有数据才好说
第2个回答  2008-08-21
说的详细点

matlab做直方图均衡,下面的程序是局部直方图均衡,程序运行后的图像显...
数据类型问题,histeq函数,当你的图像是double型时,返回值是0或者1;当你的图像是uint8型时,返回值为0-255。所以你编的代码里的:k=histeq(m);%对块图进行直方图均衡,m为double型,所以其k就是全1,那么x2中对应的位置也就是全1,最后显示转化成uint8显示肯定为黑色。所以把k=histeq(m);...

如何用matlab对图像进行直方图均衡化?
1.全局直方图均衡化,是先将图像各元素的个数进行统计,再求出各像素值的概率,并进行概率对应的归一化,将归一化的概率乘上灰度值,根据原像素值和归一化后的像素值对应,通过find函数找到原来相应的像素改变为现在归一化后的像素,得到均衡化处理的图像。2.局部直方图均衡化,分为子块不重叠、子块重...

MATLAB--数字图像处理 图像直方图均衡化
利用 MATLAB 中的 histeq()、adapthisteq() 函数,可以直接对灰度图像进行均衡化处理,实现像素值的非线性拉伸,以均匀分布于整幅图像中。图示展现均衡化效果,对比度明显提升。对于彩色图像的均衡化处理,通常通过分别对RGB三通道进行直方图均衡化后进行合成操作来完成。此方法使颜色更加丰富、鲜明。而另一...

MATLAB 直方图均衡化 灰度修正技术
直方图均衡化则通过“histeq”函数完成,该函数通过对图像直方图的重新分配来优化图像对比度。此外,还使用了“adapthisteq”函数实现了自适应直方图均衡化,这种方法能够更好地处理局部对比度。最后,使用MATLAB的“imshow”函数显示处理后的图像,并通过“title”函数添加了相应的标题。原始图像被标记为“Origina...

Matlab图像处理系列——直方图均衡化和匹配(规定化)仿真
直方图均衡化通常在灰度范围为0-1且连续的情况下进行,原始图像的归一化直方图即概率密度函数PDF,描述了原始图像中不同灰度值的概率。通过概率密度函数的性质可知,直方图均衡化后,图像的灰度分布会更均匀。转换关系为s=f(r),其中s为转换后图像的灰度值,r为转换前图像的灰度值。在处理[0 255]范围...

matlab如何实现矩阵图像的直方图均衡化
基于matlab的直方图均衡化代码 2007-04-15 20:15 clear all 一,图像的预处理,读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件 imshow(PS) %显示出来 title('输入的彩色JPG图像')imwrite(rgb2gray(PS),'PicSampleGray.bmp'); %将彩色图片灰度化并保存 PS=rgb2gray(PS...

直方图均衡化对有些图片不能达到好的效果, 为什么?
我来说一下 首先直方图均衡化的公式为sk对nj\/n在j由0到k求和,正如楼主你所说,它所起到的作用是把原本分布不均的灰度直方图在整个灰度级别内均匀分布。呵呵,一定要抓住这一点,即均衡化是由公式实现的,你想一想,对于一幅很暗的图片,既是它的灰度直方图全都集中在低灰度区,即比如灰度值由0-...

matlab图像量化:编写代码,展示不同量化模式下的结果
本程序能将JPG格式的彩色图像文件灰度化并进行直方图均衡 输入文件:PicSample.jpg 待处理图像 输出文件:PicSampleGray.bmp 灰度化后图像 PicEqual.bmp 均衡化后图像 输出图形窗口说明 figure NO 1 待处理彩色图像 figure NO 2 灰度化后图像 figure NO 3 直方图 figure NO 4 均衡...

matlab中的histeq函数内部是怎样实现直方图均衡化的,求高人指点?自己按 ...
1、首先是图像的读入与double精度化。2、将图像对比度增大的图像、直方图和将其均衡化的图像、直方图。3、将图像对比度减小的图像、直方图和将其均衡化的图像、直方图。4、将图像线性增加亮度的图像、直方图和将其均衡化的图像、直方图。5、将图像线性减小亮度的图像、直方图和将其均衡化的图像、直方图。6...

如何利用matlab对图像进行处理,效果如图所示
gray1=imadjust(gray,[0.2,0.7],[]);5、灰度窗口变换不理解;6、灰度拉伸是对比度增强不会;7、直方图就是:imhist(gray);8、直方图均衡:gray2=histeq(gray);图像几何运算不太懂,就知道个imrotate旋转,你看看别的书。以上我讲的这些都是非常基础的,你要想做什么实际项目是不够的,建议你...

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